我们还年轻，可不想看到这个世界处在毫无自由、隐私的边缘。
以前许多典型的最佳实践和提示依旧适用于 GPT-4.1，由于 GPT-4.1 更严格、更字面地遵循指令，会非常严格地按照字面指令去执行任务。
这使得它对明确、清晰的提示尤其敏感。也就是说，只要你发现 GPT-4.1 的表现与预期不符，通常只需增加一句简洁明确的说明，就能迅速把模型引导到正确的行为上。
过去的模型（如 GPT-4） 会更自由地揣测或推断用户指令和系统提示背后的真实意图，即使提示不够精确，也可能猜出用户的意图并完成任务。
所以开发者需要对原有的提示方式进行一定调整（迁移）才能使用。
OpenAI 提供了一系列 针对 GPT-4.1 的提示工程（Prompting）最佳实践，从基础原则到高级策略，帮助开发者高效构建提示以提升模型表现。
明确指令（Be specific）：确保提示中清楚表达任务目标。
提供结构（Provide structure）：通过示例、模板等方式设定预期输出格式。
避免歧义（Avoid ambiguity）：使用具体词汇与上下文降低误解可能。
设置角色（Set behavior/role）：让模型“扮演某种身份”以调整风格或回答方式。
逐步指导（Decompose tasks）：将复杂任务拆解成多个子任务，提升精度。
Few-shot 示例：使用多个输入/输出示例引导模型学习任务结构。
Chain-of-thought（思维链）提示：引导模型按逻辑顺序逐步推理，特别适合复杂问题解决。
Refine prompts（迭代优化）：通过反馈不断调整提示内容以获取更优结果。
Internal monologue：让模型模拟“内心思考过程”以获得更深入分析。
Critique and revise：让模型先生成回答，再进行批评、修改，提升答案质量。
使用 “Let’s think step by step” 等语句诱导更好推理。
将模型输出限制为 JSON 格式时，需加入明确的格式描述与示例。
对于多步骤任务，最好明确列出每个阶段的要求。
评估提示效果需结合质量、稳定性与成本。
好的！我们来做一个更详细又通俗易懂的分解，把这个 Notebook 当作是一本 “和 GPT-4 打交道的秘籍”，一步步讲清楚每个要点，让你轻松掌握提示工程（Prompt Engineering）怎么做才有效。
这些就像是“和 AI 沟通的黄金法则”，每一条都很重要：
不要笼统地说：“请帮我写一篇文章。”
要说得具体一点：“请写一篇关于人工智能如何改变教育的 500 字文章，用高中生能懂的语言。”
👉 越具体，AI 越知道你想要什么，结果也越好。
比如你想让它生成一个表格、清单、或者固定格式的文本。
你可以先提供一个模板，或者给它一个例子。
🧩 例子：
如果你说“列出一些项目”，那“项目”可能指的是“计划项目”、也可能是“软件项目”，模型会糊涂。
所以要具体说明你是说什么。
✅ 改成：“列出五个开源的 Python 项目。”
你可以告诉它：“你现在是个英语老师”、“你是个法律顾问”、“你是一名医生”。
它就会按那个身份回答你。
🎭 示例：
有些问题太复杂，GPT 一下子处理不好。
你可以先让它分析问题，再让它解决。
🪜 举个例子：
这些是用 GPT 更厉害的用法，帮你写得更准、更聪明。
你可以先给它几个例子，它就知道你想要什么样的输出。
📌 例子：
然后你再输入新的句子，它就会照着这个风格来。
引导它“一步一步思考”，解决复杂问题特别有效！
📌 提示写法：
你可以先让 GPT 写出一个答案，然后再让它自己点评、修改。
📌 举个例子：
这会得到更高质量的输出！
你可以让 GPT 边想边说，好像它在分析问题。
📌 示例：
这适合分析、决策类问题。
加一句 “让我们一步一步思考” 可以大幅提高准确率。
想要 JSON、表格、代码？一定要告诉它格式，还要举个例子。
想输出多步内容？加编号，比如“第 1 步… 第 2 步…”
如果模型回答不理想，就多试几种提示改写方式。
✨“提示写得好，GPT 表现爆表！”✨
这份指南就是在教你：用什么语气、格式、结构、套路和 GPT 说话，才能让它给你最优质的答案。
GPT-4.1 系列模型在编程能力、指令遵循能力和长上下文处理能力上，相比 GPT-4o 有显著提升。本指南汇总了我们内部广泛测试所得的一系列重要提示技巧，帮助开发者充分发挥新模型家族的优势。
许多典型的最佳实践依旧适用于 GPT-4.1，比如提供上下文示例、尽可能具体清晰的指令、以及通过提示进行规划以最大化模型智能。但我们预计，要充分发挥此模型的作用，需要进行一些提示迁移。GPT-4.1 更严格、更字面地遵循指令，而前代模型倾向于更自由地推测用户与系统提示的意图。然而，这也意味着 GPT-4.1 非常容易被引导，并对清晰、明确的提示非常敏感。如果模型表现与预期不同，一句清晰且明确表述你期望的行为的句子通常就足以引导模型回到正轨。
请继续阅读以下提示示例，注意虽然本指南适用于大多数情况，但并无万能法则。AI 工程本质上是一门经验学科，大型语言模型本质上是不确定性的。我们建议除了遵循本指南外，还要构建有信息量的评估并频繁迭代，以确保提示工程的更改为你的使用场景带来益处。
GPT-4.1 是构建智能体工作流的理想选择。我们在模型训练中强化了多样化的智能体问题求解路径，并在非推理模型中，通过智能体配置达成 SWE-bench Verified 测试的最佳表现，解决率达 55%。
系统提示建议
为充分激发 GPT-4.1 的智能体能力，我们建议在所有智能体提示中加入以下三类关键提醒。以下示例面向代码类智能体优化，但稍加修改即可用于通用智能体场景。
持续性提醒：确保模型理解它正处于一个多轮任务中，防止其在问题未解决前就把控制权交还给用户。
工具使用提醒：鼓励模型善用工具，降低其猜测或幻觉回答的概率。
规划性提示（可选）：引导模型在调用每个工具前后均进行显式计划与反思，而非仅仅调用工具串联完成任务。
GPT-4.1 对智能体场景下的系统提示和用户指令极为敏感。我们发现上述三条提示在内部测试中将 SWE-bench Verified 得分提升了近 20%。因此，强烈建议在任何智能体提示开头加入这三类明确指令，以将模型从“聊天机器人模式”切换为更主动、更独立的“智能代理模式”。
与前代模型相比，GPT-4.1 在调用通过 OpenAI API tools 字段传入的工具方面训练更充分。我们建议开发者仅使用 tools 字段传递工具，而不是将工具描述手动注入到提示中并自建解析器。我们测试发现使用 API 解析工具描述比手动注入提示提升了 2% 的准确率。
开发者应使用清晰的工具命名，并在 “description” 字段中提供详细说明。同样，每个参数也应具备清楚的命名和描述，以确保正确使用。若你的工具较复杂，可以在系统提示中专门加入 # Examples 区段来展示用例，而不是将示例塞进 description 字段中。
你也可以通过 Prompt Playground 的 “Generate Anything” 功能来快速生成良好的工具定义起点。
正如前面所说，GPT-4.1 并不是内建“推理链”的模型——它不会在回答前自动形成内部推理路径。但你可以通过提示工程诱导它“显式思考”，逐步列出计划。我们在 SWE-bench Verified 测试中发现：引导模型“思考再行动”使通过率提升了 4%。
示例提示：SWE-bench Verified
以下是我们在 SWE-bench Verified 中取得最高分所用的智能体提示，包括详尽的工作流程与问题解决策略说明。该结构可用于各类智能体任务。
GPT-4.1 支持最高达 100 万 tokens 的输入窗口，适用于以下场景：
结构化文档解析
信息重排序（re-ranking）
筛选关键信息、忽略干扰内容
使用多跳推理整合上下文信息
最佳上下文规模
在“针入草堆”（needle-in-a-haystack）评估中，GPT-4.1 即便使用完整的百万 token 输入也表现良好。它擅长从混合内容中识别有用信息。但如果任务需要提取大量内容，或需对上下文全局状态进行复杂推理（如图搜索），性能可能会下降。
控制上下文依赖程度
你应考虑模型答题所需的“外部文档” vs “模型内知识”的比例。你可以通过以下两类指令调控：
上下文组织建议
在使用长上下文时，提示的位置对模型表现有显著影响。最佳做法是在上下文前后都加入指令。如果只能写一次，放在上下文上方比下方效果更好。
虽然 GPT-4.1 不是推理模型，但通过提示让它“逐步思考”可以有效帮助其拆解复杂问题，提升输出质量（代价是增加 token 使用与响应时间）。
推荐的起始提示如下：
你可以进一步完善你的思维链提示，根据实际失败案例调整策略。我们建议在出现以下错误时添加更明确的指令：
误解用户意图
上下文理解不全或分析不准确
推理步骤不连贯或顺序错误
可参考以下提示模版：
GPT-4.1 拥有卓越的指令遵循能力，开发者可用其精准控制输出行为。你可以设置：
语气与风格
工具调用方式
格式要求
话题限制等
但由于它对指令更“死板”，之前为其他模型设计的提示可能需调整。建议遵循以下工作流程：
推荐提示结构：
加入 “# 指令” 段落，列出总规则。
对特定行为新增子类细则（如 # 示例短语）。
若需特定步骤，可写成有序列表，并明确要求逐步执行。
若行为未达预期，可检查以下问题：
是否有冲突或不完整指令？
是否缺乏例子？示例中是否覆盖了关键点？
是否需要增加强调（如适当用大写）？
提示：使用 AI IDE 可辅助你快速迭代提示，统一更新规则和示例。
常见失败模式
要求“必须调用工具”可能导致模型凭空填入参数，添加一句“若信息不足，应先向用户提问”可缓解。
示例短语易被模型反复使用，应明确要求灵活变换。
若无格式限制，模型可能会输出过多解释性内容，可通过指令或示例控制。
这段提示展示了一个虚构客户服务代表的最佳实践。你可以看到提示中规则多样、表述明确，还使用了多个额外小节来细化指令，并提供了一个完整示例来演示如何遵守这些规则。
尝试运行下方 Notebook 单元格 —— 你应该会看到一个用户提问的消息和一个工具调用的响应。模型会先打招呼，然后复述用户的问题，接着说明即将调用某个工具。
你可以尝试修改提示中的某些指令，或尝试其他用户输入内容，来测试模型在“指令遵循”方面的表现。
{ “role”: “assistant”, “content”: “您好，您已致电 NewTelco，请问我能为您做些什么？😊🎉\n\n 您想了解我们的家庭套餐。🤝 我这就为您查询，请稍等。🚀”, “tool_calls”: [ { “id”: “call-1”, “type”: “function”, “function”: { “name”: “lookup_policy_document”, “arguments”: “{“topic”: “family plan options”}” } } ] }
{ “role”: “assistant”, “content”: “我查到的信息如下：🎉 我们的家庭套餐最多支持 5 条线路共享流量，并且每增加一条线可享 10% 折扣 家庭套餐政策。📱 还有其他我可以帮您的吗？😊” }
以下是一个良好的提示结构起点，供你参考和自定义：
你可以根据自己的需求增删这些部分，并通过试验找出最适合你用例的结构。
以下是选择提示中最佳分隔符的一些通用建议。若涉及长上下文使用，请参见前文《长上下文》章节的特别说明。
✅ 推荐使用的格式：
Markdown（推荐起点）
使用 markdown 标题（# ~ ####）来标识主要部分与子部分。
使用反引号（`code` 或 “`代码块“`）准确包裹代码内容。
根据需要使用有序/无序列表清晰列出内容。
XML
效果也很好，GPT-4.1 在解析 XML 上表现更稳定。
XML 格式便于明确区块开始/结束位置，还可以添加 tag 属性携带额外元信息，并支持嵌套。
示例：
JSON
在编程类任务中表现良好，结构清晰、模型理解度高。
但缺点是格式冗长、需要转义字符，容易带来额外负担。
📄 大量文档 / 文件嵌入上下文时的建议：
XML 格式：在长上下文测试中表现优异。
示例：
Lee 等人提出的扁平格式（参考论文）也表现良好：
示例：
JSON 格式在这种场景下表现最差：
示例：
✅ 总体建议：模型能处理多种结构格式，但请根据实际情况选择最能突出重点的格式。例如，如果你检索到的文档本身包含大量 XML，那么继续使用 XML 作为嵌入格式可能就不太合适。
输出过长：在某些特定情况下，我们发现模型可能不愿生成非常长且重复性的输出（如逐项分析数百个条目）。
👉 若你的用例需要此类输出，请在提示中明确指示模型必须输出完整内容，或考虑将问题拆分处理，或简化输出格式。
并行工具调用异常：我们观察到某些少见情况下并行工具调用可能不准确。
👉 如果你遇到这类问题，建议测试是否启用 parallel_tool_calls=false 参数来避免并发问题。
如你想要我基于这些结构生成一个完整的提示模板样板供你直接使用，也可以告诉我你的具体应用场景（如问答系统、文档分析、代码解释等），我可以帮你生成定制化结构。是否继续？
开发者反馈指出：准确且结构良好的 diff 生成能力，对于编码类任务至关重要。为此，GPT-4.1 系列在此方面表现显著优于以往模型。
此外，GPT-4.1 能很好地根据明确的指令和示例生成任意格式的 diff。我们在此开源一个推荐的 diff 格式，模型对此已接受过强化训练，尤其适合初学者快速上手。
以下是一个正确调用推荐工具 apply_patch 的示例提示格式。
其中 [YOUR_PATCH] 部分需使用推荐的 V4A diff 格式，规范如下：
每次变更以 *** [ACTION] File: path/to/file 开头，ACTION 可为 Add、Update 或 Delete。
每个代码块需提供上下文片段 + 修改内容：
上下文行规则：
默认提供上下变更各 3 行上下文。
若变更块之间相距近，不要重复上下文。
若上下文不足以唯一定位，应使用 @@ 定位所属的类或函数。例如：
不使用行号，改用结构与上下文唯一定位。
OpenAI 提供的官方工具 apply_patch.py 是一个 纯 Python 3.9+ 脚本，可直接执行，用于将上述 diff 应用到本地代码文件。
该脚本支持以下核心能力：
解析自定义 diff 格式
根据 patch 内容编辑、添加、删除本地文件
可检测语法错误、缺失上下文、重复文件操作等问题
使用方式：
将 patch 内容通过 stdin 输入传入
内部自动判断 patch 类型并更新文件内容
你可以将其配置为终端可执行命令 apply_patch，并作为自动化 pipeline 或测试流程中的一部分使用。
所有解析异常（如找不到目标文件、上下文无法匹配）都会抛出自定义异常 DiffError，方便调试。
除了推荐格式，我们还测试过两种替代格式，成功率同样很高：
不使用行号
明确指出要替换的旧代码与新代码
结构清晰，易于解析
完整内容：https://github.com/openai/openai-cookbook/blob/main/examples/gpt4-1_prompting_guide.ipynb
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